COMCHA, la primera escola de Computing Challenges in High Energy Physics, ha estat a La Salle Campus Barcelona-URL entre els dies 3 i 9 d’octubre. Ha reunit acadèmics de l’àrea de la física d’altes energies, incloent recercadors, estudiants de doctorat i estudiants de post-doctorat, per explorar com les noves tecnologies en computació donaran resposta a grans reptes de l’àrea de la física d’altes energies en propers projectes de gran envergadura, com el projecte d’anàlisi en temps real al LHCb o el HL-LHC (High Luminosity Large Hadron Collider), que aspira a augmentar la capacitat de Gran Col·lisionador de Hadrons del CERN per augmentar la quantitat de dades que es puguin recollir de cada experiment.
Es tracta de tecnologies que inclouen les noves solucions de hardware (GPUs, FPGAs...), noves i poc convencionals tècniques de reconstrucció (long-lived particles...), noves estratègies d’anàlisi de dades com el Machine learning o la paralel·lització (una forma de computació en que es poden realitzar diversos càlculs simultanis en paral·lel per resoldre un problema de gran envergadura amb més velocitat) o el disseny de processadors multinucli més eficients.
La iniciativa sorgeix dels esforços coordinats del grup de recerca DS4DS (Data Science for Digital Society) de La Salle-URL i de l’IFIC de València (Institut de Física Corpuscular). Ambdós participen en el projecte del LHCb (un dels sis detectors de partícules especialitzats instal·lats al LHC del CERN). Les classes van dirigides a tota la comunitat científica, posant en valor els usos potencials de l’enginyeria informàtica dins de l’àmbit de la física d’altes energies.
“Per posar un exemple, els nostres experiments al CERN produeixen, per segon, deu vegades més dades de les que produeixen en aquest mateix temps Google, Facebook i Whatsapp junts” explica Arantza Oyanguren, recercadora de l’IFIC de València, “Necessitem eines computacionals capaces de processar-les i seleccionar-ne les que siguin útils”.
“Per assegurar-se el futur, la física de partícules ha de resoldre reptes en computació fins ara impensables”, diu Xavier Vilasis, Director del màster en data science i vicedegà de l’Escola de Doctorat de La Salle-URL, ”i això depèn de la bona sintonia entre físics/ques i enginyers/eres, en temes com la intel·ligència artificial o les noves arquitectures de computació”.
És un projecte alineat directament amb el DS4DS, sobretot amb la seva línia de recerca de la Intel·ligència Artificial i el Machine Learning aplicats a la física de partícules, que lidera la Dra. Míriam Calvo.
El DS4DS és un grup de recerca enfocat al desenvolupament i l’aplicació de tècniques de data science i a l’estudi del seu impacte a la Digital Society. Busca una visió transversal dels problemes relacionats amb l’ús de dades que utilitzen intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic i estadístiques, i busca els seus possibles efectes i actius a la societat des del punt de vista de les ciències socials, en particular en temes com la vida intel·ligent, els negocis intel·ligents o la universitat intel·ligent.
Ha estat pioner a Espanya en l’ús d’arquitectures com GPUs i tècniques d’IA, i és un centre de referència en formació en aquestes disciplines.